每個 Python 開發人員都應該知道的 10 大 Python 工具 [2022]

聽到 Python 是開發人員和數據科學社區中最流行的語言之一，這並不奇怪。 雖然 Python 受歡迎的原因有很多，但主要是因為兩個核心原因。

• Python 的語法非常簡單——幾乎等同於數學語法——因此，它很容易理解和學習。
• 其次，它為科學計算和數據科學提供了廣泛的覆蓋範圍（庫、工具等）。

使用 Python 進行數據科學的原因有很多。 今天，我們將討論一些世界各地的開發人員、編碼人員和數據科學家使用最廣泛的 Python 工具。 如果您是初學者並且有興趣了解有關數據科學的更多信息，請查看我們來自頂尖大學的數據科學認證。

如果您知道如何正確使用這些 Python 工具，它們可以方便地用於許多不同的目的。 所以，事不宜遲，讓我們看看最好的 Python 工具吧！

數據科學 Python 工具

1) Scikit-Learn

Scikit-Learn 是專為數據科學和機器學習設計的開源工具。 它被開發人員、ML 工程師和數據科學家廣泛用於數據挖掘和數據分析。 Scikit-Learn 最大的特點之一是它在玩具數據集上執行不同基準測試的速度驚人。

該工具的主要特徵是分類、回歸、聚類、降維、模型選擇和預處理。 它提供了一致且用戶友好的 API 以及網格和隨機搜索。

2) 喀拉斯

Keras 是一個用 Python 編寫的開源高級神經網絡庫。 它非常適合 ML 和深度學習。 Keras 基於四個核心原則——用戶友好、模塊化、易於擴展和使用 Python。 它允許您以最簡單的方式表達神經網絡。 由於 Keras 是用 Python 編寫的，因此它可以在 TensorFlow、CNTK 和 Theano 等流行的神經網絡框架之上運行。

3) Theano

Theano 是一個專門為表達多維數組而設計的 Python 庫。 它允許您定義、優化和評估包含多維數組的數學計算。 它的一些最獨特的功能包括與 NumPy 的緊密集成、GPU 的透明使用、高效的符號微分、速度和穩定性優化、動態 C 代碼生成和廣泛的單元測試等等。

4) 科學

SciPy 是一個基於 Python 的開源庫生態系統，用於科學和技術計算。 它廣泛用於數學、科學和工程領域。 SciPy 利用其他 Python 包，包括NumPy、IPython 或 Pandas，為常見的數學和麵向科學的編程任務創建庫。 它是在計算機上處理數字並生成可視化結果的絕佳工具。

自動化測試 Python 工具

5) 硒

Selenium 無疑是最好的 Python 開發工具之一。 它是一個用於 Web 應用程序的開源自動化框架。 使用 Selenium，您可以使用許多其他編程語言編寫測試腳本，包括 Java、C#、Python、PHP、Perl、Ruby 和 .Net。

此外，您可以從所有三種主要操作系統（Windows、macOS 和 Linux）中的任何瀏覽器（Chrome、Firefox、Safari、Opera 和 Internet Explorer）執行測試。 您還可以將 Selenium 與 JUnit 和 TestNG 等工具集成，以管理測試用例並生成報告。

6）機器人框架

Robot Framework 是另一個開源通用測試自動化框架，專為驗收測試和驗收測試驅動開發 (ATTD) 而設計。 它使用表格測試數據語法並且是關鍵字驅動的。 Robot Framework 為不同的測試自動化需求集成了許多框架。

您可以通過進一步將框架與Python 或 Java庫集成來擴展框架的功能。 Robot Framework 不僅可以用於 Web 應用程序測試，還可以用於 Android 和 iOS 測試自動化。

7) 測試完成

TestComplete 是一款支持 Web、移動和桌面自動化測試的自動化測試軟件。 但是，您必須獲得商業許可證才能使用它。 TestComplete 還允許您執行關鍵字驅動的測試，就像 Robot Framework 一樣。 它具有易於使用的記錄和播放功能。

它支持多種腳本語言，包括 Python、VBScript 和 C++ 腳本。 就像 Robot Framework 一樣，軟件測試人員可以執行關鍵字驅動的測試。 這個 Python 工具的一個值得注意的特性是它的 GUI 對象識別能力可以檢測和更新 UI 對象。 這有助於減少維護測試腳本所需的工作量。

網頁抓取 Python 工具

8) 美麗的湯

Beautiful Soup是一個 Python 庫，用於從 HTML 和 XML 文件中提取數據。 您可以將它與您首選的解析器集成，以利用各種 Pythonic 習慣用法來導航、搜索和修改解析樹。 該工具可以自動將傳入文檔轉換為 Unicode，將傳出文檔自動轉換為 UTF-8，並用於屏幕抓取等項目。 這是一個很棒的工具，可以節省您的工作時間。

9）LXML

LXML 是一個基於 Python 的工具，專為 C 庫 - libxml2 和 libxslt 而設計。 它功能非常豐富，是用於在 Python 中處理 XML 和 HTML 的最易於使用的庫之一。 它通過使用 ElementTree API 促進對 libxml2 和 libxslt 庫的安全和方便的訪問。

獨特之處在於它將這些庫的速度和 XML 特性與原生 Python API 的簡單性相結合。 此外，它還擴展了 ElementTree API 以提供對 XPath、RelaxNG、XML Schema、XSLT 和 C14N 的支持。

10) 刮擦

Scrapy 是一個用 Python 編寫的開源協作框架。 從本質上講，它是一個用於開發網絡蜘蛛（用戶定義的類）的應用程序框架，用於抓取網站並從中提取數據。 它主要用於從網站中提取數據。

Scrapy 是一個快速、高級的網絡爬蟲和抓取框架，也可以用於許多其他任務，如數據挖掘、自動化測試等。它可以在所有三大操作系統上高效運行，即 Windows、macOS 和Linux。

獎勵：11） Urllib

Urllib 是一個 Python 包，專為收集和打開 URL 而設計。 它有各種模塊和功能來處理 URL。 例如，它使用“urllib.request”來打開和讀取大部分是 HTTP 的 URL； “urllib.error” 為 urllib.request 引發的異常定義異常類； “urllib.parse”定義了一個標準接口，用於將統一資源定位器（URL）字符串分段到組件中，“urllib.robotparser”函​​數用於創建單個類。

包起來

這些 Python 工具可以涵蓋廣泛的需求和功能，無論誰在使用它們。 無論是數據科學家、開發人員還是軟件工程師，這些都是世界各地技術專業人士使用的一些最好的 Python 工具。

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